“明天的卷烟分拣量有55.3万多条,同比增加102%以上。”
“合作公司反馈,受疫情影响,近期开工人数无法达到预期目标。”
……
2月16日,浙江省宁波市烟草专卖局(公司)全面复工后的第一个订货日。晚上8点,配送中心召开视频会议安排次日的分拣任务。受疫情影响,分拣配送人员不足,虽然已制定了应急预案,但面对超出预期的分拣量,大家还是心里没底。
“明天的分拣任务与今年元春市场高峰期分拣量差不多,现实情况是我们人手欠缺,大家看能不能从分拣调度优化模型上想想办法?”听完大家发言后,储配部负责人何礼顺提议。
分拣调度优化模型主要基于卷烟订单量分析来进行分拣调度,是宁波市局(公司)“数据建模”的一个重要成果。自去年6月模型投入应用以来,配送中心分拣效率得到显著提升,今年元春期间日均分拣时间同比减少约1个小时。
“模型可以优化当天分拣调度,解决分拣设备缺烟等待频繁、人工补货强度超负荷的问题,但在相邻分拣周期整体调度安排上还有可以改进的空间。”
“对对,按照现在的分拣模式,一件烟整托盘运出后,当天订单用不了的就留在烟道里,但在模型的下周期调度安排中,这一规格的卷烟分拣不一定还用这个烟道,这就要求在下周期开机前对有剩余卷烟的烟道进行人工清仓,否则这条烟道就没法正常运行。”
……
听完大家对模型的应用情况评价后,何礼顺及时引导大家讨论怎么利用模型解决当前问题。
“能不能进一步完善模型,把清仓量这一因素也考虑进去,通过数据分析调整烟道安排,优先调度空烟道,减少人工清仓数量?”
“理论上来说这个方案可行,可以作为我们下一步的攻关方向,但明天一早就要开始分拣了,现在优化模型时间上也来不及啊!”
“首日订货今晚12点正式结束,结束后模型才能进行调度。到现在这个时间点,分拣量一般不会有太大变化了,我们是不是可以利用模型进行分拣预调度?”
“我觉得可以,通过模型预调度,大概了解明天需要用到哪些烟道,提前清理这些烟道,这样明天分拣线一开机就能直接进入高效传送环节了,可以节省很多时间。”
经过一番讨论,大家一致认为这个方案可行:“非常时期,按照预测提前把能做的工作做好,是提高分拣效率的非常之措,只有这样才能确保以最快速度完成分拣。”
开完会后,看到模型预调度结果,何礼顺他们立即来到现场“救急”。一阵紧张忙碌后,他们把即将用到的烟道上的剩余卷烟全部清仓完毕。
次日早上7点钟,没有了清仓环节,分拣线提前开机,此时烟道上整齐排满了待分拣的件烟,宁波烟草复工后的首次分拣作业从件烟出库中拉开序幕。
有了这个应急方案,复工之初,宁波市局(公司)配送中心卧式烟仓和备件道实现100%满仓,设备利用率同比提高近10%,整体分拣效率提升5%,在比元春市场分拣高峰期少20名分拣员的情况下,为顺利完成非常时期的分拣任务提供了有力保障。
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